DeepSeek V4.1 Flash
Rede Neural
DeepSeek V4.1 Flash é um modelo MoE esparso da DeepSeek com arquitetura Causal Encoder-Decoder, API DeepSeek para tarefas em lote.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona DeepSeek V4.1 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash é um modelo MoE (mixture-of-experts) esparso da DeepSeek e o primeiro com arquitetura Causal Encoder-Decoder: apenas uma parte dos especialistas é ativada em cada etapa, com 8B de parâmetros ativados na entrada. A variante batch foi projetada para execução de tarefas em lote, quando a resposta não é necessária instantaneamente, mas sim via fluxo. No BotHub, o modelo funciona sem VPN ou cartão estrangeiro, com pagamento em rublos e por uso, apenas pelos tokens consumidos, que não expiram. Na mesma janela, você encontra mais de 250 redes neurais: alterne e compare respostas. Uma API unificada compatível com OpenAI permite trocar de modelo em sistemas multimodelo sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas com AES-GCM, e empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Útil para rotular e classificar grandes volumes de documentos, processar lotes de gerações repetitivas para catálogos de produtos, analisar solicitações de suporte, preparar rascunhos de código e correções de erros, ou processar logs e exportações agendadas.Perguntas frequentes sobre DeepSeek V4.1 Flash
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto da DeepSeek com contexto superior a um milhão de tokens: adequado para trabalhar com código, refatoração e depuração, análise de documentos longos, análise de dados e tarefas STEM. Você pode enviar texto, documentos e imagens, e o modo em lote é conveniente para processar grandes volumes de solicitações repetitivas.
O limite de saída é de até 131.072 tokens por resposta, o que é suficiente para um documento técnico volumoso, um grande módulo de código ou uma análise detalhada. Além disso, o contexto comporta até 1.048.576 tokens, permitindo carregar materiais de origem na íntegra.
Sim, o modo de raciocínio é suportado: o modelo analisa a tarefa passo a passo antes de fornecer o resultado. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, análise de requisitos e busca de erros em código, onde a sequência de conclusões é mais importante que a velocidade.
Sim, o modelo funciona com function calling e saída estruturada em JSON. Isso permite criar agentes e pipelines, conectar ferramentas externas e obter respostas previsíveis para parsing. O BotHub oferece uma API unificada compatível com OpenAI, portanto, não será necessário reescrever a integração.
Segundo nossos dados, o modelo aceita texto, documentos e imagens: você pode enviar um screenshot, esquema, PDF ou um arquivo de código volumoso e solicitar uma análise. O suporte a áudio e vídeo não está indicado para este modelo; o resultado é fornecido em texto.
Os modelos DeepSeek tradicionalmente lidam bem com solicitações em vários idiomas, embora não tenhamos medições específicas por idioma em nossos dados. Recomendamos testar o modelo com suas tarefas no BotHub: acesso sem VPN, pagamento em rublos por uso de tokens.